使用Python寫CUDA程序的方法

更新時間：2017年03月27日 10:09:06 投稿：jingxian

下面小編就為大家?guī)硪黄褂肞ython寫CUDA程序的方法。小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

使用Python寫CUDA程序有兩種方式：

* Numba
* PyCUDA

numbapro現(xiàn)在已經(jīng)不推薦使用了，功能被拆分并分別被集成到accelerate和Numba了。

例子

numba

Numba通過及時編譯機制（JIT）優(yōu)化Python代碼，Numba可以針對本機的硬件環(huán)境進行優(yōu)化，同時支持CPU和GPU的優(yōu)化，并且可以和Numpy集成，使Python代碼可以在GPU上運行，只需在函數(shù)上方加上相關(guān)的指令標(biāo)記，

如下所示：

import numpy as np 
from timeit import default_timer as timer
from numba import vectorize

@vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda')
def vectorAdd(a, b):
  return a + b

def main():
  N = 320000000

  A = np.ones(N, dtype=np.float32 )
  B = np.ones(N, dtype=np.float32 )
  C = np.zeros(N, dtype=np.float32 )

  start = timer()
  C = vectorAdd(A, B)
  vectorAdd_time = timer() - start

  print("c[:5] = " + str(C[:5]))
  print("c[-5:] = " + str(C[-5:]))

  print("vectorAdd took %f seconds " % vectorAdd_time)

if __name__ == '__main__':
  main()

PyCUDA

PyCUDA的內(nèi)核函數(shù)（kernel）其實就是使用C/C++編寫的，通過動態(tài)編譯為GPU微碼，Python代碼與GPU代碼進行交互，如下所示：

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy as np
from timeit import default_timer as timer

from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void func(float *a, float *b, size_t N)
{
 const int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
 if (i >= N)
 {
  return;
 }
 float temp_a = a[i];
 float temp_b = b[i];
 a[i] = (temp_a * 10 + 2 ) * ((temp_b + 2) * 10 - 5 ) * 5;
 // a[i] = a[i] + b[i];
}
""")

func = mod.get_function("func")  

def test(N):
  # N = 1024 * 1024 * 90  # float: 4M = 1024 * 1024

  print("N = %d" % N)

  N = np.int32(N)

  a = np.random.randn(N).astype(np.float32)
  b = np.random.randn(N).astype(np.float32)  
  # copy a to aa
  aa = np.empty_like(a)
  aa[:] = a
  # GPU run
  nTheads = 256
  nBlocks = int( ( N + nTheads - 1 ) / nTheads )
  start = timer()
  func(
      drv.InOut(a), drv.In(b), N,
      block=( nTheads, 1, 1 ), grid=( nBlocks, 1 ) )
  run_time = timer() - start 
  print("gpu run time %f seconds " % run_time)  
  # cpu run
  start = timer()
  aa = (aa * 10 + 2 ) * ((b + 2) * 10 - 5 ) * 5
  run_time = timer() - start 

  print("cpu run time %f seconds " % run_time) 

  # check result
  r = a - aa
  print( min(r), max(r) )

def main():
 for n in range(1, 10):
  N = 1024 * 1024 * (n * 10)
  print("------------%d---------------" % n)
  test(N)

if __name__ == '__main__':
  main()

對比

numba使用一些指令標(biāo)記某些函數(shù)進行加速（也可以使用Python編寫內(nèi)核函數(shù)），這一點類似于OpenACC，而PyCUDA需要自己寫kernel，在運行時進行編譯，底層是基于C/C++實現(xiàn)的。通過測試，這兩種方式的加速比基本差不多。但是，numba更像是一個黑盒，不知道內(nèi)部到底做了什么，而PyCUDA就顯得很直觀。因此，這兩種方式具有不同的應(yīng)用：

* 如果只是為了加速自己的算法而不關(guān)心CUDA編程，那么直接使用numba會更好。

* 如果為了學(xué)習(xí)、研究CUDA編程或者實驗?zāi)骋粋€算法在CUDA下的可行性，那么使用PyCUDA。

* 如果寫的程序?qū)硪浦驳紺/C++，那么就一定要使用PyCUDA了，因為使用PyCUDA寫的kernel本身就是用CUDA C/C++寫的。

以上這篇使用Python寫CUDA程序的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。